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INTRODUCCIÓN
La ciudad del Cusco enfrenta problemas ambientales como producto de la actividad antrópica y el mal uso de sus recursos, uno de los más relevantes es el caso de la actividad ladrillera-artesanal 4),(20. Por su gran influencia en la calidad del aire, el uso de combustible inadecuado en el proceso de la cochura del ladrillo, genera una combustión incompleta emitiendo a la atmósfera diferentes contaminantes por medio de las chimeneas 1. En el último decenio se reportaron alrededor de 1220 casos de muertes a causa del PM10 en el Cusco, entre ellas enfermedades respiratorias y cardiovasculares 16. Para el modelado del presente trabajo se utilizó datos obtenidos in situ, y valores meteorológicos por el periodo de un año. Se tomaron como referencia los valores de las concentraciones de Material Particulado PM10 en 5 diferentes puntos monitoreados por el Organismo de Evaluación y fiscalización Ambiental (OEFA) del año 2018 en el sector ladrillero, siendo éste un método para la validación de la modelación y el monitoreo realizado 17. Los problemas ambientales representan un gran riesgo para la salud en toda América; según datos estadísticos se indica que nueve de cada diez personas respiran aire contaminado 2),(3 y que alrededor de 7 millones de personas mueren al año debido a la contaminación atmosférica con una tendencia siempre en aumento 18. Mediante la Resolución Ministerial No 339-2012-MINAM el año 2012 se publicó el Reglamento de Estándares de Calidad Ambiental (ECA) del Aire el cual detalla en el Articulo N° 1 la preocupación de 13 ciudades que poseen problemas referidos a la contaminación de la calidad del aire y atención prioritaria- Por esta razón se instalaron 196 Grupos de Estudio Técnico Ambientales Zona de Aire (GESTA) en las diferentes provincias 14 con el fin de proponer acciones para mejorar la calidad del aire e impulsar su aprobación por el MINAM y de acuerdo a su grado de alerta imponer medidas con carácter urgente. Entre las causas más comunes está la contaminación generada por el parque automotor de automóviles viejos, los cuales debido al sistema carburante utilizado no presenta una combustión completa (R.M. N° 339-2012-MINAM).
En la ciudad del Cusco la causa principal en referencia a la mala calidad del aire es la gran emisión de contaminantes atmosféricos en el sector ladrillero artesanal del Distrito de San Jerónimo4. Entre los principales factores de contaminación, se tiene al Material Particulado (PM10, PM2.5), óxidos de Azufre (SOx), óxidos de nitrógeno (NOx), monóxido de carbono (CO) y Compuestos Orgánicos Volátiles (COV) 8),(9. Durante el año 2017 el OEFA registró ciento 168 plantas productoras de ladrillos artesanales encontrándose distribuidos en tres sectores del distrito de San Jerónimo las cuales no cuentan con el Instrumentos de Gestión Ambiental certificado, ni Licencia de Funcionamiento 17. El proceso de cocción del ladrillo entre 800 y 1300 °C se realiza por calentamiento del horno con ramas de eucalipto, madera, aserrín o carbón antracita 20, con una combustión incompleta debido a la falta de oxígeno emitiéndose gran cantidad de material particulado (PM2.5 y PM10) entre otros contaminantes atmosféricos. Entre los efectos en la calidad del aire, se cuentan el deterioro de la visibilidad, inversión térmica, contaminación del agua, deposiciones ácidas húmedas. Los problemas de salud pública por esta causa es principalmente la acumulación de partículas en los alveolos pulmonares, entre otros. El PM10 se deposita en la sustancia surfactante de los alveolos pulmonares, responsables del intercambio gaseoso, formando una sustancia densa entre el material particulado y la sustancia surfactante alveolar, que desencadena la fibrosis pulmonar 18 y síndromes respiratorios y cardiovasculares 8.
La modelación de la dispersión geográfica de PM10 producida por el sector ladrillero se realizó en el software AERMOD VIEW 9.9.0 desarrollado para la Agencia de Protección Ambiental USEPA dando sustento a todos los modelos realizados, validando los resultados 5),(7. El modelamiento realizado tuvo por objetivo conocer el alcance máximo de la emisión de PM10 en la ciudad del Cusco, identificar los distritos de mayor influencia directa afectados por el PM10 emitido por el sector ladrillero, conocer la concentración máxima, la distancia al punto de emisión de PM10 y conocer la influencia de los parámetros meteorológicos en la dispersión de PM10 en la ciudad de Cusco.
EXPERIMENTAL
Materiales y métodos Modelación de la calidad de aire
En el aire hay diferentes concentraciones de contaminantes atmosféricos, lo que se quiere es saber cuál es esa concentración en el presente y cómo es que se desenvolverá en un futuro 13; estas interrogantes son resueltas por medio de la modelación de la calidad de aire, ya que ésta nos permite conocer cuál es la relación de una emisión y sus determinadas concentraciones de los contaminantes en la atmósfera 22.
Modelación matemática
Hace referencia a los modelos conformados por fórmulas y ecuaciones definiendo determinadas variables y parámetros; además, se considera como la rama de la matemática que estudia la teoría de modelos, actualmente estos son basados en integraciones numéricas teniendo un producto final la Ecuación de Gauss 19),(22. El modelo Gaussiano posibilita modificar las condiciones meteorológicas al igual que la intensidad de viento y temperatura con el propósito de calcular la concentración de los contaminantes atmosféricos en determinados puntos de estudio
Donde:
𝑞: Resistencia de la fuente
ℎ: Altura de la chimenea
𝜎𝑦𝜎𝑧: Coeficientes de dispersión lateral y vertical x, y, z: Variables
AERMOD VIEW 9.9.0
El programa de AERMOD está avalado por la Agencia de Protección Ambiental de los EE. UU con el propósito de ser utilizado para el diagnóstico y evaluación en los planes ambientales. El modelo de AERMOD aplica la dispersión de un contaminante en un penacho de humo de manera estacionaria en el sentido vertical y horizontal teniendo en cuenta la estructura de la turbulencia en la atmósfera, a esto se agregan las emisiones elevadas superficiales y la forma del terreno. Este modelo se puede aplicar tanto en zonas urbanas como rurales adecuándose con mucha facilidad a las condiciones teniendo 10 km como alcance de estudio 7),(8),(10),(12),(21.
Estructura del Modelo
El modelo de dispersión de Gauss describe una dispersión tridimensional tomando en cuenta el relieve del terreno, la estructura está compuesta por 02 preprocesadores:
Aermet view. Esta herramienta procesa los datos meteorológicos de la zona de estudio tomando en cuenta datos como velocidad de viento, turbulencia y temperatura entre otros, los cuales son ingresados en el programa; al momento de procesar dichos datos se generarán dos archivos los cuales deben de ser ingresados en él 12.
Aermod view. Dichos archivos son el perfil de salida con la extensión (.PFL) y la superficie de salida con la extensión (.SFL).
Aermap. Por medio de este procesador se realiza la combinación de dos casos, el primer es el que tiene un penacho de seguimiento de la superficie y el segundo es un penacho en estado horizontal el cual se proyecta con el terreno, para calcular la concentración se tiene que realizar la ponderación de la suma de los dos casos 21.
La muestra son las emisiones de PM10 recolectada in situ en la chimenea de hornos monitoreados en los sectores ladrilleros Picol Orcompujio, Sucso Auccaylle y Apurante Huayco y en el área de influencia directa en el distrito de San Jerónimo (Tabla 1).
Técnica de recolección de datos
Se midieron las dimensiones de los hornos ladrilleros para el diseño y modelación en el programa Aermod View avalado por la USEPA.
Temperatura de Salida
Tabla 2. Valores de temperatura de salida del gas a las 12 horas de cochura del ladrillo
Figura 1. Delimitación de la zona de estudio
Figura 2. Algoritmo de modelación
Cálculo de Tasa de Emisión
𝐸 = 𝐹𝐸 ∗ 𝐴 ∗ (𝟏𝟏 − (𝐸𝘙 /𝟏𝟏𝟏𝟏𝟏𝟏)) Donde:
- E: Tasa de emisión (g/s)
- FE: Factor de emisión (g/kg)
- A: Intensidad de la actividad (kg/s)
- ER: Eficiencia global (%) de acuerdo con la UNEP
En base a la tabla 4 se tiene un factor de emisión de 29 kg/t para PM-10, dicho valor es estandarizado de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud y Organización Panamericana de la Salud (12), es decir el uso de 7.18 t de combustible en un tiempo de 24 hs que es la cocción de los ladrillos en el sector ladrillero (datos recolectados in situ). El valor de 7.6% de reducción de emisiones se define como objetivo primordial a nivel global según el Programa de la Naciones Unidad para el Medio Ambiente (UNEP) planteado en Ginebra el 26 de noviembre de 2019 en la COP 25.
Reemplazando todos los valores obtenidos en la ecuación general para el cálculo de la tasa de emisión:
Teniendo una tasa de emisión de 2.14g(PM10) /s para el modelamiento del presente trabajo de investigación en el sector ladrillero de San Jerónimo, dicho valor será ingresado mediante la herramienta de fuentes de emisión.
Identificación de receptores
Por medio del software Aermod View se generaron las grillas en base la exactitud de los resultados que se quiere obtener, mientras más fina sea la grilla, más exacto será el valor de la concentración 10, se obtuvieron 40 receptores dentro de toda el área de estudio haciendo referencia a colegios, parques, mercados cercanos, avenidas transitadas
Figura 3. Vista de rosa de viento en el programa Google Earth
La rosa de vientos obtenida en el programa WRPLOT con los parámetros meteorológicos, indican que el origen del viento es el sur este, teniendo una dirección predominante hacia el noroeste con una frecuencia del 9.8% alcanzando una velocidad promedio de 7 m/s y en general de 1.68 m/s.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Mapa de Concentraciones de PM10 (Fig. 4-6)
Una vez procesados los datos en el software, se tiene como resultado el modelamiento de la dispersión de Material Particulado PM10 mediante la ventana del mapa del programa de Aermod.
Se calculó la dispersión de PM10 mediante isolíneas de color/concentración en un periodo tiempo de 24 horas, obteniéndose las siguientes concentraciones: 1) en el punto de monitoreo CA-SJ-01: una concentración de 133.12 µg/𝑚3, 2) en el punto de monitoreo CA-SJ-02: una concentración de 41.27 µg/𝑚3, 3) en el punto de monitoreo CA- SJ-03: una concentración de 59.99 µg/𝑚3, 4) en el punto de monitoreo CA-SJ-04: una concentración de 22.91 µg/𝑚3 y 5) en el punto de monitoreo CA-SJ-05: una concentración de 45.65 µg/𝑚3. Realizada la comparación con los estándares de calidad ambiental de Aire, el único punto de monitoreo que sobrepasa los valores admitidos de 100 µg/𝑚3 es CA-SJ-01.
En el efecto building downwash las estructuras físicas como los cerros hacen la función de barreras que impide que el contaminante de Material Particulado se disperse.
Figura 4. Dispersión de Material Particulado
Figura 5. Vista 3D de la dispersión de Material Particulado
Figura 6. Vista 3D del efecto building downwash
Resultados de las concentraciones
En la Tabla 5 se muestra las concentraciones de Material Particulado PM10 simuladas por el modelo de dispersión, en base a los diferentes datos ingresados al programa.
Tabla 5 Concentraciones de PM10 obtenidas por el modelo de dispersión Aermod View en las ladrilleras del distrito de San Jerónimo
Las concentraciones estimadas por el programa se compararon con la norma ambiental vigente (Estándares de Calidad Ambiental del Aire - ECA), y se estableció el respectivo cumplimiento o incumplimiento.
Tabla 6 Comparación de las concentraciones de PM 10 obtenidas por el modelo de dispersión Aermod View en las ladrilleras del distrito de San Jerónimo con los ECA de Aire
El punto de monitoreo CA_SJ_01 es el único que sobrepasa los valores establecidos por los Estándares de Calidad Ambiental para Aire con una concentración de 133.12 µg/m3. (Tabla 6).
DISCUSIÓN
En relación con el trabajo de investigación de Herrera Cieza del año 2019 en la ciudad de Lima, se utilizó información meteorológica proporcionada por el SENAMHI; sin embargo, en el presente trabajo de investigaciones se hizo uso de los valores obtenidos por la página web MeteoSim la cual proporciona un grado mayor de confiabilidad debido a la gran trayectoria, soporte y garantía de los datos obtenidos, así como también las referencias de varios estudios similares. Con relación a la tesis realizada por Neyra Rosario el año 2019 en la ciudad de Lima, se evidenció que dados los parámetros meteorológicos, Temperatura, Humedad, Velocidad y dirección de viento, existe una relación entre la dirección del viento y el contaminante. De acuerdo con el trabajo de investigación de Anyosa Tapia el año 2019 se realizó la validación de las concentraciones de PM10, PM2.5, CO, CO2 y SOx con el punto de monitoreo más cercano de la fuente de emisión. De manera similar, en el presente trabajo se realizó la validación del monitoreo del OEFA siendo ésta la manera de validar la modelación y reafirmando la credibilidad.
CONCLUSIONES
De acuerdo con la modelación de Material Particulado PM10 en el sector ladrillero de San Jerónimo con el programa Aermod View 9.9.0, se pudo identificar que el sector Sucso Aucaylle (San Jerónimo) es afectado de manera directa puesto que existe una mayor concentración superando los Estándares de Calidad Ambiental. Los distritos de San Jerónimo y San Sebastián se encuentran con mayor vulnerabilidad por contaminación de Material Particulado PM10 de acuerdo con lo establecido en la modelación. La dispersión PM10 en el sector ladrillero se ve influenciado por los parámetros meteorológicos, tales como: temperatura, velocidad y dirección de viento.
Los mapas de dispersión obtenidos por el programa Aermod View, permitieron visualizar las concentraciones de PM10 mediante isolíneas colorimétricas en un periodo de 24 horas, identificando un valor de 133.17 µg/m3en la fuente de emisión CA-SJ-01 y encontrándose una concentración de 85.52 µg/m3 a una distancia promedio de 2 km, con referencia al punto de emisión CA-SJ-01, siendo éstas las concentraciones más relevantes de la modelación; se evidenció una dispersión de los contaminantes en dirección hacia el Noroeste teniendo relación con la velocidad y dirección del viento y el efecto Blinding downwash.
El resultado de las concentraciones del modelamiento de PM10 fue comparado con los ECA de aire según el DS. 003-2017-MINAM excediéndose la norma únicamente en el punto de monitoreo de calidad de aire por el OEFA CA-SJ-01 con una concentración de 133.12 µg/m3 en un periodo de 24 horas, de acuerdo con los valores meteorológicos, de terreno y características del contaminante ingresados a programa Aermod View.
